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Machine Learning and AI Safety Research Intern
Machine Learning and AI Safety Research Intern
发布于 2 小时前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Safety
Deepspeed
Llm
Pytorch
Rlhf
Sglang
Vllm
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
顶级AI安全研究实习，前沿技术栈与论文产出机会突出，薪资福利与WLB未披露。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
9.0千
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 610 个在招 · 其中人工智能 5 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 700 个在招
职位详情
关于这个职位
该实习岗位加入苹果AI研究与安全团队，围绕生成式AI安全、模型对齐与鲁棒性开展应用研究
你将设计并扩展LLM安全评测流水线、数据集与基准，使用DeepSpeed、vLLM等框架进行批量评测，并与跨职能团队把安全防护转化为可部署方案，同时参与顶级会议论文发表
最低要求
目前正在计算机科学、电子工程或相关定量领域攻读硕士或博士项目
具备LLM训练框架（如DeepSpeed）和核心机器学习生态（如PyTorch、Hugging Face）的实操经验
具备LLM推理框架（如vLLM）和程序化调用LLM API的经验，包括客户端SDK与批量评估技术
具有设计和构建LLM评估流水线、自定义数据集和综合基准套件的经验
优先考虑在2026年10月1日至2027年9月30日期间进行5至6个月实习的候选人
工作职责
应用AI研究：开展前沿应用研究，聚焦生成式AI安全、模型对齐以及针对对抗攻击（如提示注入、越狱和探测）的鲁棒性
安全评估与基准测试：设计、开发并扩展全面的LLM评估流水线、安全数据集和基准套件，以系统性地识别模型漏洞
基础设施与框架：使用并优化LLM训练框架（如DeepSpeed）和高吞吐推理引擎（如vLLM、SGLang），进行程序化LLM API调用和批量评估
跨职能协作：与多学科研究和工程团队紧密合作，将理论安全概念和防护措施转化为可操作的、可部署的工程解决方案
学术贡献：综合实验结果和安全发现，共同撰写并在顶级AI/ML会议发表研究论文
优先资格
在AI安全、模型对齐或红队测试方面有较强研究经验，最好有顶级AI/ML学术会议发表（或审稿中）论文的记录
有主动跟进生成式AI与AI agent领域新兴趋势和最先进进展的习惯
出色的批判性思维、问题解决与沟通能力，能将复杂、模糊的开放式研究问题拆解为可执行的工程解决方案
深入熟悉RLHF、guardrail实施和对抗性探测等安全对齐概念
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 方向前沿，聚焦生成式AI安全与对齐，行业需求增长
- 可接触DeepSpeed、vLLM、SGLang等大模型训练推理基础设施
- 有机会与顶级团队合作并参与论文发表
- 苹果平台和用户规模带来真实安全场景
- 研究问题开放且模糊，需要强自驱和拆解能力
- 安全评测与红队工作需严谨、耐心，实验周期可能长
- 适合有LLM/ML基础、对AI安全和可信AI有热情、希望做研究型实习的硕博生
缺点 / 挑战
- 需要同时具备研究和工程能力，门槛较高
角色解读
- 可积累前沿AI安全研究、工程落地和论文发表经验，向AI安全研究科学家/工程师发展
- 可延伸到模型对齐、红队、安全评测、可信AI等方向
- 顶级团队协作提升研究影响力和复杂问题拆解能力
- 围绕生成式AI安全、对齐和鲁棒性开展应用研究，分析提示注入、越狱、探测等对抗风险
- 设计并扩展LLM安全评估流水线、数据集和基准，系统识别模型漏洞
- 使用DeepSpeed、vLLM、SGLang等框架进行训练/推理优化和批量API评测
- 与研究和工程团队协作，将安全防护转化为可部署方案，并参与顶级会议论文
- 熟悉PyTorch/Hugging Face等ML生态，具备LLM训练框架实操经验
- 掌握LLM推理框架和程序化API调用，能搭建批量评估
- 具备评测流水线、数据集和benchmark设计能力
- 理解RLHF、guardrail、红队/对抗探测等安全对齐概念，有研究能力
申请策略
- 研究岗简历建议附上论文/项目链接和GitHub，方便团队评估研究能力
- 关注苹果AI安全团队近期论文和生成式AI安全趋势，准备技术讨论
- 突出LLM训练/推理框架使用经验，如DeepSpeed、vLLM、PyTorch、Hugging Face
- 展示评测流水线、数据集、benchmark或批量API评测项目
- 列出AI安全、对齐、红队、对抗攻击相关研究或论文
- 强调复杂开放问题的拆解能力和跨团队协作
- 补强RLHF、guardrail、prompt injection/jailbreak评测等安全知识
- 练习用vLLM/SGLang搭建批量推理和评测脚本
面试指南
- 用“问题定义—方法/实验设计—结果—反思”结构回答研究问题
- 工程问题按“目标—框架选型—实现细节—评估指标—优化”展开
- 安全概念题结合具体攻击/防御案例，说明原理与局限
- 如何设计一个LLM安全评测流水线来检测越狱和提示注入？
- 你在LLM训练/推理框架方面有哪些实操经验？如何做批量评估？
- 如何理解RLHF、guardrail和对抗探测在模型对齐中的作用？
- 请介绍一个你主导的开放研究问题，如何拆解为工程方案？
- 你如何跟进生成式AI和AI agent的最新安全研究？
职位点评
薪资福利58
成长发展90
工作生活62
使命价值93
薪资福利
58较低
JD未披露薪资和福利信息，补偿性动机的满足程度难以准确判断；作为研究型实习，需向HR确认津贴与福利。
薪资信号未披露（AI估算：6.5千–1.2万/月）
成长发展
90较高
岗位处于前沿AI安全方向，可接触大模型训练/推理基础设施、顶级研究和论文发表机会，成长性突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Safety、Alignment、RLHF、DeepSpeed、vLLM、SGLang、PyTorch、Hugging Face、Adversarial Attacks、Benchmarking、Red Teaming
成长机会世界级研究与工程团队、前沿AI技术、有影响力的研究论文、顶级AI/ML会议
业务类型ambiguous
工作生活
62中等
JD未提及办公模式、弹性安排或加班情况，无法判断工作与生活平衡；实习周期为5至6个月，具体节奏需与团队确认。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
93较高
岗位聚焦安全、负责任的生成式AI，直接保护用户并建设可信AI系统，使命感和正向社会影响力较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号安全且负责任的人工智能、保护用户、值得信赖的AI系统、极其安全的体验
创新程度积极采用新技术
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